AULA 1. Introdução ao curso. Regras de avaliação. Materiais de estudo. Revisão de conceitos básicos de programação em python. Laboratório Numérico 1

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1 AULA 1 Introdução ao curso. Regras de avaliação. Materiais de estudo. Revisão de conceitos básicos de programação em python. Laboratório Numérico 1

2 Laboratório Numérico 2019 Teóricas: Pedro Miranda (C8, ) Práticas: Fernando Soares, Pedro Mateus, Pedro Miranda Objectivos Resolução de problemas em Física Aplicada e Engenharia com utilização de métodos numéricos Linguagem: python Avaliação Exame final: 40%, nota mínima 8 Trabalho de grupo: 60% (Projectos + Apresentações) obrigatório (Para quem queira manter a nota prática anterior, será nas regras anteriores 50%+50%) Laboratório Numérico 2

3 Calendário PL21 23 PL22 20 PL23 20 PL24 20 PL25 0 NO 3 PL25: Quinta 14:30-16:30 < T Q Q S S T Q Q S S T Q Q S 18-Feb 19-Feb 20-Feb 21-Feb 22-Feb 25-Feb 26-Feb 27-Feb 28-Feb 01-Mar 04-Mar 05-Mar 06-Mar 07-Mar 08-Mar T1 P1/P1 T2 P1/P1 T3/P1 T4 P1 11-Mar 12-Mar 13-Mar 14-Mar 15-Mar 18-Mar 19-Mar 20-Mar 21-Mar 22-Mar 25-Mar 26-Mar 27-Mar 28-Mar 29-Mar P2/P2 T5 P2/P2 T6/P2 P3/P3 T7 P3/P3 T8/P3 P4/P4 T9 P4/P4 T10/P4 01-Apr 02-Apr 03-Apr 04-Apr 05-Apr 08-Apr 09-Apr 10-Apr 11-Apr 12-Apr 15-Apr 16-Apr 17-Apr 18-Apr 19-Apr P5/P5 T11 P5/P5 T12/P5 P6/P6 T13 P6/P6 T14/P6 P2 T15 22-Apr 23-Apr 24-Apr 25-Apr 26-Apr 29-Apr 30-Apr 01-May 02-May 03-May 06-May 07-May 08-May 09-May 10-May P7/P7 P7/P7 T16 T18/P7 P8/P8 T17 P8/P8 T18/P8 13-May 14-May 15-May 16-May 17-May 20-May 21-May 22-May 23-May 24-May 27-May 28-May 29-May 30-May 31-May P9/P9 T19 P9/P9 T20/P9 P10/P10 T21 P10/P10 T22/P10 P11/P11 P11/P11 P11 22 teóricas 11 práticas: 1 (introdução) 4 (Projeto 1) 1 (Apresentação 1) 4 (Projeto 2) 1 (Apresentação 2) 2018 Laboratório Numérico 3

4 Projetos Projeto 1 Competências de programação: variáveis, estruturas de controlo, funções Input/output básico Gráficos 1D Métodos numéricos: regressão linear, equações não lineares, interpolação, sistemas de equações Projecto 2 Gestão de dados em multidimensões Integração Equações diferenciais Séries temporais Gráficos 2D e cartografia Laboratório Numérico 4

5 Trabalho de grupo Grupos de 2 membros 2 projetos por grupo Os projetos deverão ser concluídos nas aulas P5 e P10 e enviados até 48h depois (py file comentada) O trabalho prático (projectos) é obrigatório Nas apresentações deverão falar os dois membros do grupo em igual tempo. A ordem será alternada entre o Projeto 1 e o Projeto 2. Na apresentação será entregue um ppt. Laboratório Numérico 5

6 Importante O trabalho é em grupo mas a avaliação é individual Grupos de 2 Há marcação de presenças nas aulas práticas: máximo de 3 faltas nas aulas P2-P11 Em caso de força maior as apresentações poderão ser apresentadas no horário de outra turma. O mesmo se aplica a presenças. Laboratório Numérico 6

7 Estudo Notas do curso e ppts das aulas (progressivamente ) fenix Help: google python anything Laboratório Numérico 7

8 python Existem 2 versões (python 2 e python 3) não totalmente compatíveis Quando se utiliza código já escrito pode ser necessário ter os 2. Vamos usar a versão 3.6, na distribuição anaconda, recorrendo à interface gráfica spyder A versão 3.6 é mais moderna e consistente, mas existem applicações que só correm na 2.7. Laboratório Numérico 8

9 spyder Interface gráfica para o python: inclui editor, linha de commandos (ipython), visualizador de variáveis (debug) Pode ser necessário limpar a memória do spyder, de vez em quando: reset #apaga tudo plt.close('all') #apaga todas as figuras Nota: os scripts *.py são ficheiros de texto e podem ser corridos na linha de comandos (sem acumular lixo na memória): python script.py Laboratório Numérico 9

10 Objetos O python processa objetos Cada objeto é identificado por um nome: X, x, xis, a22, b_2 Notar que x X Cada objeto, consoante a classe a que pertença, pode conter conjuntos de números, textos e pedaços de Código Os objetos mais simples são escalares: contêm um número. Esse número é de um dado tipo Laboratório Numérico 10

11 Tipos numéricos Plain integer (32 bit) Long integer (n bit) Floating point (64 bit) Complex (2 x 64bit) Boolean (0/1) Laboratório Numérico 11

12 Listas As listas são objetos constituídos por outros objetos Exemplos: x=[0,1] Y=[0,10., texto ] z=[x,y] Um elemento de uma lista é acedido na forma: Y0=Y[0] #(==0) Y1=Y[1] # (==10.) Laboratório Numérico 12

13 Arrays O modulo numpy permite utilização de objetos multidimensionais que podem ser utilizados em operações algébricas de forma eficiente. Por exemplo: X=numpy.array([0.,10.,20.,30.,40.]) define um vetor X do tipo float, a partir da lista indicada. A instrução: X2=X*2 Define um novo vetor X2, onde cada elemento é o dobro do elemento correspondente de x, i.e. X[k]=x[k]*2, k=[0,1,2,3,4] Laboratório Numérico 13

14 Módulos from sympy import Symbol import numpy as np import math Y=Symbol('y') X=np.array([1,2,3]) Pi=math.pi A instrução import dá acesso a bibliotecas de código já disponíveis na instalação. Por vezes pode ser necessário fazer o download de uma nova biblioteca: Na linha de comandos (admin) na pasta Scripts: conda install biblioteca Laboratório Numérico 14